【摘 要】
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网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患。为了提高网络入侵检测的准确性,首先对粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进
【机 构】
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包头师范学院信息科学与技术学院,内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古师范大学传媒学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762071,61163025);内蒙古自治区自然科学基金项目(2010BS0904,2016MS0614);内蒙古自治区高等学校科学研究基金项目(NJ10162,NJZY17287,NJZY201);包头市科学研究基金项目(2014S2004-3-1-26)资助
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网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患。为了提高网络入侵检测的准确性,首先对粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行了改进,然后利用改进的PSO算法（IPSO算法）对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的参数进行了优化,并在此基础上设计了一种新型的基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,相比于经典的SVM和PSO-SVM算法,IPSO-SVM算法不仅明显改善了网络训练的收敛速度
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